2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of atmospheric environment analysis system combining micro-meteorological prediction and distributed sensing in urban space
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26709041
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
菊本 英紀 東京大学, 生産技術研究所, 講師 (80708082)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 建築環境・設備 / 自然現象観測・予測 / 大気現象 / 流体工学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、計算流体力学に基づいた微気象予測と急速に普及が進む都市内に散在するセンシング機器データを活用し、都市空間内の大気環境を高精度かつ即時的に解析するシステムの構築を行うものである。データ同化手法に基づき、数値予測におけるモデル化の限界およびモデルパラメータ・入力値の不確かさと実環境計測における計測点や時間の離散性を相互に補うことで、都市屋外の温熱・空気環境の精緻な解析モデルを開発する。より具体的には、本研究では以下の課題に取り組んだ。①従来よりも飛躍的に高い空間解像度で汚染物質拡散に関するLarge-eddy simulation (LES)を実施し、実験値との比較から大気環境予測モデルの精度検証を行った。その結果、十分な計算格子の解像度を確保することで、LESにおいても平均濃度や濃度変動特性（特にピーク濃度）を十分な精度で再現できることを確認した。②移動計測モジュールを作成し、それを用いて実際の高密度な市街地空間における気温および汚染物質（粒子状物質）濃度分布の高解像度計測を実施した。その結果から、GPSによる位置計測データおよび気温・汚染物質濃度の計測データの不確かさ解析を行った。また、統計モデルを用いて計測データを詳細化する技術に関する検討を行った。③数値予測モデルと統計モデル（ベイズ推定）を組み合わせ、実測データに基づく数値モデルのパラメータ推定手法に関する検討を行った。同手法により、数値モデルの未知パラメータを同定するとともに、数値モデルを用いた予測結果の不確かさ評価を実現した。
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(8 results)
